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用遗传算法实现TSP最短路寻优问题，遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体

生物识别：

本代码演示了平衡排序二叉树的实现，并用到了智能指针等技术-demonstration of the code balanced binary tree in order to achieve, and used an intelligent guide technology

八数码问题的问题-the question of

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根据菲涅耳衍射原理编写的光学衍射模拟程序-under the Fresnel diffraction theory prepared by the optical diffraction simulation program

这种模式更像是 gPROMS 介绍性文件以帮助部分的理解。它包含有几块不供应，因此学生实际上可以从中学到的变量的一些短做法示例。

勒让德多项式递规算法-Legendre polynomial algorithm delivery Regulation

免费的线性规划算法，可解决有等式约束和不等式约束的线性规划问题，优化变量的个数无限制，运行速度非常快，使用的是单纯形法。线性规划是一门研究如何使用最少的人力、物力和财力去最优地完成科学研究、工业设计、经济管理中实际问题的专门学科.主要在以下两类问题中得到应用：一是在人力、物力、财务等资源一定的条件下，如何使用它们来完成最多的任务；二是给一项任务，如何合理安排和规划，能以最少的人力、物力、资金等资源来完成该项任务